基于能谱CT及超声初步建立的Logistic回归模型对甲状腺良恶结节鉴别诊断价值的对比研究

目的探讨基于能谱CT表现、超声表现分别建立的Logistic回HER2 immunohistochemistry归模型对甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值。方法回顾性分析我院2020年3月~2022年3月手术治疗的110例甲状腺结节患者的临床资料,整理并总结术前能谱CT及超声表现。二元Logistic逐步回归法分别建立术前能谱CT及超声表现鉴别诊断甲状腺结节良恶性的Logistic回归模型,并绘制ROC曲线,对比分析各自拟合的联合预测因子对其的鉴别诊断效能。结果 术后病理显示,恶性结节患者32例,共36个结节,其中甲状腺乳头状癌30例,滤泡状癌1例,未分化癌1例;良性结节患者78例,共98个结节,其中结节性甲状腺肿66个,甲状腺腺瘤32个。能谱CT表现为有边缘截断征,无包膜,较低的动脉期γHU、平扫IC及动脉期NIC是恶性结节的独立危险因素(P<0.05),超声表现为形态不规则、钙化、无声晕或欠完整、较高血流分布分级是恶性结节的独立危险因素(P<0.05)。能谱CT及超声表现模型拟合度均较好,有良好的校准能力(P>0.05),能谱CT模型对甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值明显优于超声模型(AUC:0.943 vs.0.859)(P<0.05)。结论 与超声相比,以能谱CT表现建立的Logistic回归预测模型鉴别诊断甲状腺结节良恶性的临selleck Ipatasertib床价值更高,更具科学性,更有助于为临床治疗方案的选择提供参考,而对于基层GW4869临床试验医院,术前超声预测模型也是一种较可靠的鉴别诊断手段。